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Dots 3 Vista previa de la nota

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Este modelo fue aportado a Hugging Face Transformers el 2026-11-12.

Dots 3 Vista previa de la nota

Dots 3 Note Preview es un modelo de lenguaje causal de mezcla de expertos con entradas nativas de texto, imágenes, video y audio. Utiliza un codificador de visión compartido para imágenes y videos y un codificador de audio de estilo Whisper. Ambos codificadores proyectan sus salidas en el espacio oculto del modelo de lenguaje antes de la generación de texto autoregresiva.

Se admite la inferencia en BF16 y FP8.

El punto de control necesita un processor_config.json estándar con los componentes de imagen/video de Qwen y la configuración de preprocesamiento de Dots. Las configuraciones guardadas usan el esquema nativo de Transformers; los marcos de servicio más antiguos pueden necesitar un adaptador de compatibilidad.

Uso

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoProcessor


model_id = "dots-studio/dots3-note-prev"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/cats.png"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image."},
        ],
    }
]
inputs = processor.apply_chat_template(
    conversation,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device, dtype=model.dtype)

output_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(processor.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0])

Use las mismas llamadas de procesamiento y generación con cualquiera de estos mensajes de usuario:

# Text
conversation = [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Briefly introduce yourself."}]}]

# Audio: replace the path with a local recording.
conversation = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "audio", "path": "speech.wav"},
    {"type": "text", "text": "Transcribe this recording."},
]}]

# Video frames. Pass audio separately to include the soundtrack.
conversation = [{"role": "user", "content": [
    {"type": "video", "path": "concert.mp4"},
    {"type": "text", "text": "Describe what you see."},
]}]

Dots3NoteModel combina los codificadores de texto, visión y audio. Dots3NoteForConditionalGeneration añade la cabeza del modelo de lenguaje y la interfaz de generación. Dots3NoteForCausalLM es la variante solo de texto.

Dots3NoteConfig

clase transformers.Dots3NoteConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig | None = Noneaudio_config: dict | transformers.models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig | None = Noneimage_token_id: int = 151660video_token_id: int = 151680audio_token_id: int = 151720tie_word_embeddings: bool = False )

Parámetros

  • text_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteTextConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de texto.
  • vision_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteVisionConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de visión.
  • audio_config (Union[dict, ~models.dots3_note.configuration_dots3_note.Dots3NoteAudioConfig], opcional) — El objeto de configuración o el diccionario del backbone de audio.
  • image_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151660) — El índice del token de imagen utilizado como marcador de posición para las imágenes de entrada.
  • video_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151680) — El índice del token de video utilizado como marcador de posición para los videos de entrada.
  • audio_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151720) — El índice del token de audio utilizado como marcador de posición para el audio de entrada.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Dots3NoteModel. Se utiliza para instanciar un modelo Dots3 Note según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de dots-studio/dots3-note-prev

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Dots3NoteTextConfig

clase transformers.Dots3NoteTextConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 152064hidden_size: int = 5120intermediate_size: int = 13824moe_intermediate_size: int = 1536num_hidden_layers: int = 46num_attention_heads: int = 128num_key_value_heads: int = 128n_shared_experts: int = 1n_routed_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falserouted_scaling_factor: float = 1.0kv_lora_rank: int = 512q_lora_rank: int | None = 1024qk_rope_head_dim: int = 64v_head_dim: int = 128qk_nope_head_dim: int = 128n_group: int = 1topk_group: int = 1num_experts_per_tok: int = 8norm_topk_prob: bool = Truehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 524288initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-05use_cache: bool = Truepad_token_id: int | None = 151659bos_token_id: int | None = 151643eos_token_id: int | list[int] | None = 151668tie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: dict | None = Nonemlp_layer_types: list[str] | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0index_topk: int = 2048index_head_dim: int = 128index_n_heads: int = 64mlp_bias: bool = Falsehead_dim: int = 256layer_types: list[str] | None = Nonesliding_window: int | None = Noneshared_experts_intermediate_size: int = 1536 )

Parámetros

  • vocab_size (int, opcional, valor predeterminado 152064) — Tamaño del vocabulario del modelo. Define el número de tokens diferentes que pueden representarse mediante input_ids.
  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 5120) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 13824) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • moe_intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Tamaño intermedio de los MLP de los expertos enrutados.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 46) — Número de capas ocultas en el decodificador Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 128) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional, valor predeterminado 128) — Este es el número de cabezas key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de clave y valor del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
  • n_shared_experts (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de expertos compartidos.
  • n_routed_experts (int, opcional, valor predeterminado 256) — Número de expertos enrutados.
  • output_router_logits (bool, opcional, valor predeterminado False) — Indica si el modelo debe devolver los logits del router. Habilitar esta opción también permite que el modelo devuelva la pérdida auxiliar, que incluye la pérdida de equilibrio de carga y la pérdida z del router.
  • routed_scaling_factor (float, opcional, valor predeterminado 1.0) — Factor de escala de los expertos enrutados.
  • kv_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 512) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de clave y valor.
  • q_lora_rank (int, opcional, valor predeterminado 1024) — Rango de las matrices LoRA para las proyecciones de consulta.
  • qk_rope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 64) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que utilizan incrustaciones de posición rotativa.
  • v_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de valor.
  • qk_nope_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Dimensión de las cabeceras de consulta/clave que no utilizan incrustaciones de posición rotativa.
  • n_group (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos en los que se dividen los expertos enrutados durante la selección.
  • topk_group (int, opcional, valor predeterminado 1) — Número de grupos seleccionados para cada token (para cada token, garantizando que los expertos seleccionados estén solo dentro de topk_group grupos).
  • num_experts_per_tok (int, opcional, valor predeterminado 8) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens.
  • norm_topk_prob (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se normalizan los pesos de los expertos enrutados.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 524288) — La longitud máxima de secuencia con la que se podría utilizar este modelo.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms.
  • use_cache (bool, opcional, valor predeterminado True) — Indica si el modelo debe devolver las últimas claves/valores de atención (no utilizado por todos los modelos). Solo es relevante si config.is_decoder=True o cuando el modelo es un modelo generativo solo de decodificador.
  • pad_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151659) — Id del token utilizado para el relleno en el vocabulario.
  • bos_token_id (int, opcional, valor predeterminado 151643) — Identificador de token utilizado para el inicio de la secuencia en el vocabulario.
  • eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional, valor predeterminado 151668) — Identificador de token utilizado para el fin de secuencia en el vocabulario.
  • tie_word_embeddings (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se deben vincular las matrices de pesos de embeddings según el mapeo tied_weights_keys del modelo.
  • rope_parameters (dict, opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, los parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
  • mlp_layer_types (list[str], opcional) — Tipos de MLP "dense" o "sparse" por capa, derivados del programa MoE publicado cuando se omite.
  • attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • index_topk (int, opcional, valor predeterminado 2048) — Número de posiciones de clave seleccionadas por la atención dispersa dinámica.
  • index_head_dim (int, opcional, valor predeterminado 128) — Ancho por cabeza del indexador de atención dispersa dinámica.
  • index_n_heads (int, opcional, valor predeterminado 64) — Número de cabezas en el indexador de atención dispersa dinámica.
  • mlp_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas up_proj, down_proj y gate_proj de las capas MLP.
  • head_dim (int, opcional, valor predeterminado 256) — La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads
  • layer_types (list[str], opcional) — Una lista que asigna explícitamente cada índice de capa con su tipo de capa. Si no se proporciona, se generará automáticamente en función de los valores de la configuración.
  • sliding_window (int, opcional) — Tamaño de la ventana de atención deslizante. Si es None, no se aplica ninguna ventana deslizante.
  • shared_experts_intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Ancho intermedio de cada experto compartido.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Dots3NoteModel. Se utiliza para instanciar un modelo Dots3 Note según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de dots-studio/dots3-note-prev

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

convert_rope_params_to_dict

< >

( **kwargs )

Convierte las configuraciones heredadas de RoPE en entradas separadas de DSA/SWA, utilizando la fracción de cabezas rotatorias de cada tipo de capa.

Dots3NoteVisionConfig

clase transformers.Dots3NoteVisionConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1536intermediate_size: int = 4224num_hidden_layers: int = 42num_attention_heads: int = 24num_channels: int = 3patch_size: int = 14hidden_act: str = 'silu'attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Nonemoe_intermediate_size: int = 2112spatial_merge_size: int = 2rms_norm_eps: float = 1e-05attention_bias: bool = Falsemlp_bias: bool = Falsemlp_layer_types: list[str] | None = Nonenum_local_experts: int = 64num_experts_per_tok: int | None = Nonerouter_scaling_factor: float | None = Noneadapter_in_dim: int = 1536adapter_out_dim: int = 5120adapter_merge_size: int = 2 )

Parámetros

  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 4224) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 42) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 24) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • num_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
  • patch_size (int, opcional, valor predeterminado 14) — El tamaño (resolución) de cada parche.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • rope_parameters (dict, opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, los parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
  • moe_intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 2112) — Tamaño intermedio de los MLP de los expertos enrutados.
  • spatial_merge_size (int, opcional, valor predeterminado 2) — El tamaño de la ventana de fusión espacial utilizada para reducir el número de tokens visuales fusionando parches vecinos.
  • rms_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 1e-05) — La epsilon utilizada por las capas de normalización rms.
  • attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
  • mlp_bias (bool, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar un sesgo en las capas up_proj, down_proj y gate_proj de las capas MLP.
  • mlp_layer_types (list[str], opcional) — MLP denso o disperso para cada capa. Las cantidades de expertos se especifican a través de per_layer_config.
  • num_local_experts (int, opcional, valor predeterminado 64) — Número de expertos locales en cada dispositivo. num_experts debe ser divisible entre num_local_experts.
  • num_experts_per_tok (int, opcional) — Número de expertos a los que enrutar cada token. Este es el valor top-k para el enrutamiento de selección de tokens.
  • router_scaling_factor (float, opcional, valor predeterminado 1.0) — Escala aplicada a las puntuaciones del enrutador de visión.
  • adapter_in_dim (int, opcional, valor predeterminado 1536) — Ancho de entrada del adaptador de visión. Debe coincidir con hidden_size.
  • adapter_out_dim (int, opcional, valor predeterminado 5120) — Ancho de salida del adaptador de visión. Debe coincidir con el tamaño oculto del texto.
  • adapter_merge_size (int, opcional, valor predeterminado 2) — Factor de fusión espacial utilizado por el adaptador de visión.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Dots3NoteModel. Se utiliza para instanciar un modelo Dots3 Note según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de dots-studio/dots3-note-prev

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Dots3NoteAudioConfig

clase transformers.Dots3NoteAudioConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_size: int = 1280intermediate_size: int = 5120num_hidden_layers: int = 32num_attention_heads: int = 20num_key_value_heads: int | None = Nonehidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 6000initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = Noneattention_dropout: float | int = 0.0dropout: float = 0.0sampling_rate: int = 16000feature_size: int = 128hop_length: int = 160downsample_hidden_size: int = 480head_dim: int | None = Noneattention_bias: bool = Trueadapter_input_size: int = 1280adapter_out_dim: int = 5120 )

Parámetros

  • hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 1280) — Dimensión de las representaciones ocultas.
  • intermediate_size (int, opcional, valor predeterminado 5120) — Dimensión de las representaciones del MLP.
  • num_hidden_layers (int, opcional, valor predeterminado 32) — Número de capas ocultas en el decodificador del Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, valor predeterminado 20) — Número de cabezas de atención para cada capa de atención en el decodificador Transformer.
  • num_key_value_heads (int, opcional) — Este es el número de cabezas de key_value que se deben utilizar para implementar Grouped Query Attention. Si num_key_value_heads=num_attention_heads, el modelo utilizará Multi Head Attention (MHA); si num_key_value_heads=1, el modelo utilizará Multi Query Attention (MQA); en caso contrario, se utilizará GQA. Al convertir un checkpoint multi-head en un checkpoint GQA, cada cabeza de key y value del grupo debe construirse mediante el promedio (meanpooling) de todas las cabezas originales dentro de ese grupo. Para más detalles, consulta este artículo. Si no se especifica, el valor predeterminado será num_attention_heads.
  • hidden_act (str, opcional, valor predeterminado silu) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • max_position_embeddings (int, opcional, valor predeterminado 6000) — La longitud máxima de secuencia con la que podría usarse este modelo.
  • initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
  • rope_parameters (dict, opcional) — Diccionario que contiene los parámetros de configuración para las incrustaciones RoPE. El diccionario debe contener un valor para rope_theta y, opcionalmente, los parámetros utilizados para el escalado en caso de que desee usar RoPE con max_position_embeddings más largos.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción de dropout para las probabilidades de atención.
  • dropout (float, opcional, valor predeterminado 0.0) — La proporción para todas las capas de dropout.
  • sampling_rate (int, opcional, valor predeterminado 16000) — La tasa de muestreo a la que deben digitalizarse los archivos de audio, expresada en hercios (Hz).
  • feature_size (int, opcional, valor predeterminado 128) — Número de canales del banco de filtros log-mel.
  • hop_length (int, opcional, valor predeterminado 160) — Número de muestras de la forma de onda entre los fotogramas log-mel adyacentes.
  • downsample_hidden_size (int, opcional, valor predeterminado 480) — Ancho oculto de la proyección de muestreo temporal.
  • head_dim (int, opcional) — La dimensión de la cabeza de atención. Si es None, se establecerá en hidden_size // num_attention_heads
  • attention_bias (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe usar un sesgo en las capas de proyección de consulta, clave, valor y salida durante la autoatención.
  • adapter_input_size (int, opcional, valor predeterminado 1280) — Ancho de entrada del adaptador de audio a texto.
  • adapter_out_dim (int, opcional, valor predeterminado 5120) — Ancho de salida del adaptador de audio a texto. Debe coincidir con el tamaño oculto del texto.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un Dots3NoteModel. Se utiliza para instanciar un modelo Dots3 Note según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de dots-studio/dots3-note-prev

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Dots3NoteForCausalLM

clase transformers.Dots3NoteForCausalLM

< >

( config: Dots3NoteTextConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteTextConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note para el modelado de lenguaje causal.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida del modelado de lenguaje causal. Los índices deben estar en [-100, 0, ..., config.vocab_size] (ver input_ids docstring). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados), la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].

    Las etiquetas se desplazan internamente para que labels[..., 1:] se utilicen para predecir logits[..., :-1, :]. Pasa etiquetas no desplazadas que coincidan con input_ids (es decir, labels = input_ids). No desplaces las etiquetas tú mismo antes de pasarlas.

    Si las etiquetas ya están desplazadas (por ejemplo, con paralelismo de secuencia), pásalas como argumento de palabra clave shift_labels y se usarán tal cual. Todavía se debe pasar labels para que se calcule la pérdida.

  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteForCausalLM sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

>>> model_id = "dots-studio/dots3-note-prev"
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> inputs = tokenizer("Briefly introduce yourself.", return_tensors="pt").to(model.device)
>>> output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)
>>> text = tokenizer.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)

Dots3NoteModel

clase transformers.Dots3NoteModel

< >

( config: Dots3NoteConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonechunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando Qwen2VLImageProcessor. Consulte Qwen2VLImageProcessor.call() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Qwen2VLImageProcessor para procesar las imágenes).
  • image_grid_thw (torch.Tensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.
  • pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Los tensores correspondientes al video de entrada. Los valores de píxel para videos se pueden obtener utilizando Qwen3VLVideoProcessor. Consulte Qwen3VLVideoProcessor.call() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Qwen3VLVideoProcessor para procesar videos).
  • video_grid_thw (torch.Tensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.
  • input_features (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, feature_dim), opcional) — Los tensores correspondientes a las características de audio de entrada. Las características de audio se pueden obtener utilizando Dots3NoteFeatureExtractor. Consulte Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Dots3NoteFeatureExtractor para procesar audios).
  • chunk_sample_lengths (torch.Tensor, opcional) — Número de muestras de la forma de onda para cada fragmento de características de audio.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (uno por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

Dots3NoteForConditionalGeneration

clase transformers.Dots3NoteForConditionalGeneration

< >

( config: Dots3NoteConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note para la generación de tokens condicionada en otras modalidades (p. ej., generación de texto a partir de imagen y texto).

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneinput_features: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonechunk_sample_lengths: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • input_features (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, feature_dim), opcional) — Los tensores correspondientes a las características de audio de entrada. Las características de audio se pueden obtener utilizando Dots3NoteFeatureExtractor. Consulte Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Dots3NoteFeatureExtractor para procesar audios).
  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de modelado de lenguaje enmascarado. Los índices deben estar en [0, ..., config.vocab_size] o ser -100 (ver la docstring de input_ids). Los tokens con índices establecidos en -100 se ignoran (enmascarados); la pérdida solo se calcula para los tokens con etiquetas en [0, ..., config.vocab_size].
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).
  • logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, valor predeterminado 0) — Si es un int, calcula los logits para los últimos logits_to_keep tokens. Si es 0, calcula los logits para todos los input_ids (caso especial). Solo se necesitan los logits del último token para la generación, y calcularlos solo para ese token puede ahorrar memoria, lo cual se vuelve bastante significativo para secuencias largas o un tamaño de vocabulario grande. Si es un torch.Tensor, debe ser de 1D y corresponder a los índices a conservar en la dimensión de longitud de secuencia. Esto es útil al usar el formato de tensor empaquetado (una sola dimensión para el lote y la longitud de secuencia).
  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando Qwen2VLImageProcessor. Consulte Qwen2VLImageProcessor.call() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Qwen2VLImageProcessor para procesar las imágenes).
  • pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Los tensores correspondientes al video de entrada. Los valores de píxel para videos se pueden obtener utilizando Qwen3VLVideoProcessor. Consulte Qwen3VLVideoProcessor.call() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Qwen3VLVideoProcessor para procesar videos).
  • image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada imagen en el LLM.
  • video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — La dimensión temporal, la altura y el ancho de la forma de las características de cada video en el LLM.
  • chunk_sample_lengths (torch.Tensor, opcional) — Número de muestras de la forma de onda en cada fragmento de audio.
  • mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Diccionario donde las claves son las modalidades admitidas y los valores son las salidas codificadas para esa modalidad. Cada salida codificada es una tupla que consiste en (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) es una secuencia de características multimodales del codificador fusionadas en las incrustaciones de texto.

Devuelve

MoeCausalLMOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeCausalLMOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteForConditionalGeneration sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de modelado de lenguaje (para la predicción del siguiente token).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Puntuaciones de predicción de la cabeza de modelado de lenguaje (puntuaciones para cada token del vocabulario antes de SoftMax).

  • aux_loss (torch.Tensor, opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True, y el modelo entrena su router con una pérdida de equilibrio de carga) — Pérdida auxiliar de equilibrio de carga para los módulos dispersos. Los modelos que equilibran sus expertos con un sesgo del router en su lugar (DeepSeek-V3 y las arquitecturas derivadas de él) devuelven None aquí, aunque siguen devolviendo router_logits.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_logits=True o cuando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa dispersa) de forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del router calculados por los routers de MoE. Se pueden utilizar para calcular una pérdida de equilibrado de carga o para inspeccionar cómo se distribuyen los tokens entre los expertos.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Ejemplo:

>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Dots3NoteForConditionalGeneration

>>> model = Dots3NoteForConditionalGeneration.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("dots-studio/dots3-note-prev")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Dots3NoteTextModel

clase transformers.Dots3NoteTextModel

< >

( config: Dots3NoteTextConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteTextConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note Text sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de los tokens de la secuencia de entrada en el vocabulario. El relleno se ignorará de forma predeterminada.

    Los índices se pueden obtener usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() y PreTrainedTokenizer.call() para más detalles.

    ¿Qué son los IDs de entrada?

  • attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar realizar atención en los índices de tokens de relleno. Valores de máscara seleccionados en [0, 1]:
    • 1 para los tokens que no están enmascarados,
    • 0 para los tokens que están enmascarados.

    ¿Qué son las máscaras de atención?

  • position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices de las posiciones de los tokens de cada secuencia de entrada en los embeddings de posición. Seleccionados en el rango [0, config.n_positions - 1].

    ¿Qué son los IDs de posición?

  • past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y en los bloques de atención cruzada) que se pueden usar para acelerar la decodificación secuencial. Esto generalmente consiste en la past_key_values devuelta por el modelo en una etapa anterior de la decodificación, cuando use_cache=True o config.use_cache=True.

    Solo se permite una instancia de Cache como entrada, consulte nuestra guía de caché kv. Si no se pasan past_key_values, DynamicCache se inicializará de forma predeterminada.

    El modelo generará el mismo formato de caché que se proporciona como entrada.

    Si se utilizan past_key_values, se espera que el usuario introduzca únicamente los input_ids no procesados (aquellos que no tienen sus estados de clave y valor pasados proporcionados a este modelo) con forma (batch_size, unprocessed_length) en lugar de todos los input_ids con forma (batch_size, sequence_length).

  • inputs_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, en lugar de pasar input_ids, puedes elegir pasar directamente una representación incrustada. Esto es útil si deseas tener más control sobre cómo convertir los índices de input_ids en los vectores asociados que en la matriz de búsqueda de incrustaciones interna del modelo.
  • use_cache (bool, opcional) — Si se establece en True, se devuelven los estados de clave-valor de past_key_values y pueden usarse para acelerar la decodificación (ver past_key_values).

Devuelve

MoeModelOutputWithPast o tuple(torch.Tensor)

Un MoeModelOutputWithPast o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteTextModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • past_key_values (Cache, opcional, se devuelve cuando se pasa use_cache=True o cuando config.use_cache=True) — Es una instancia de Cache. Para más detalles, consulta nuestra guía de caché kv.

    Contiene estados ocultos precalculados (claves y valores en los bloques de autoatención y, opcionalmente, si config.is_encoder_decoder=True, en los bloques de atención cruzada) que pueden utilizarse (véase la entrada past_key_values) para acelerar la decodificación secuencial.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

  • router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_router_probs=True y config.add_router_probs=True o cuando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (uno por cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

    Logits crudos del enrutador (post-softmax) que se calculan mediante los enrutadores de MoE; estos términos se utilizan para calcular la pérdida auxiliar en los modelos Mixture of Experts.

Dots3NoteVisionModel

clase transformers.Dots3NoteVisionModel

< >

( config: Dots3NoteVisionConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteVisionConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( pixel_values: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando Qwen2VLImageProcessor. Consulte Qwen2VLImageProcessor.call() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Qwen2VLImageProcessor para procesar las imágenes).
  • grid_thw (torch.Tensor) — Dimensiones de la cuadrícula de parches temporal, de altura y de ancho para cada entrada.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteVisionModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Dots3NoteAudioModel

clase transformers.Dots3NoteAudioModel

< >

( config: Dots3NoteAudioConfig )

Parámetros

  • config (Dots3NoteAudioConfig) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

El modelo Dots3 Note sin procesar, que genera estados ocultos crudos sin ninguna cabeza específica en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< >

( input_features: Tensorchunk_sample_lengths: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parámetros

  • input_features (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, feature_dim)) — Los tensores correspondientes a las características de audio de entrada. Las características de audio se pueden obtener utilizando Dots3NoteFeatureExtractor. Consulte Dots3NoteFeatureExtractor.__call__() para más detalles (Dots3NoteProcessor utiliza Dots3NoteFeatureExtractor para procesar audios).
  • chunk_sample_lengths (torch.LongTensor de forma (num_chunks,)) — Número de muestras de la forma de onda en cada fragmento de audio.

Devuelve

BaseModelOutputWithPooling o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPooling o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (Dots3NoteConfig) y las entradas.

El método forward de Dots3NoteAudioModel sobrescribe el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa del primer token de la secuencia (token de clasificación) después de un procesamiento adicional a través de las capas utilizadas para la tarea de preentrenamiento auxiliar. Por ejemplo, para la familia de modelos BERT, esto devuelve el token de clasificación después de procesarlo a través de una capa lineal y una función de activación tanh. Los pesos de la capa lineal se entrenan a partir del objetivo de predicción de la siguiente oración (clasificación) durante el preentrenamiento.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, se devuelve cuando se pasa output_attentions=True o cuando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (una por cada capa) de forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atención tras el softmax de atención, utilizados para calcular la media ponderada en las cabezas de autoatención.

Dots3NoteProcessor

clase transformers.Dots3NoteProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonevideo_processor = Nonefeature_extractor = Nonechat_template = None )

Parámetros

  • image_processor (Qwen2VLImageProcessor) — El procesador de imágenes es una entrada obligatoria.
  • tokenizer (Qwen2Tokenizer) — El tokenizador es una entrada obligatoria.
  • video_processor (Qwen3VLVideoProcessor) — El procesador de video es una entrada obligatoria.
  • feature_extractor (Dots3NoteFeatureExtractor) — El extractor de características es una entrada obligatoria.
  • chat_template (str) — Plantilla de Jinja para convertir listas de mensajes de un chat en una cadena tokenizable.

Construye un Dots3NoteProcessor que envuelve un procesador de imágenes, un tokenizador, un procesador de video y un extractor de características en un único procesador.

Dots3NoteProcessor ofrece todas las funcionalidades de Qwen2VLImageProcessor, Qwen2Tokenizer, Qwen3VLVideoProcessor y Dots3NoteFeatureExtractor. Consulte ~Qwen2VLImageProcessor, ~Qwen2Tokenizer, ~Qwen3VLVideoProcessor y ~Dots3NoteFeatureExtractor para obtener más información.

__call__

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = Nonetext: str | list[str] | list[list[str]] | None = Nonevideos: typing.Union[list['PIL.Image.Image'], numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], list[list['PIL.Image.Image']], list[list[numpy.ndarray]], list[list['torch.Tensor']], transformers.video_utils.URL, list[transformers.video_utils.URL], list[list[transformers.video_utils.URL]], transformers.video_utils.Path, list[transformers.video_utils.Path], list[list[transformers.video_utils.Path]], NoneType] = Noneaudio: typing.Union[numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ProcessingKwargs'> )

Parámetros

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]], opcional) — Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca do_rescale=False.
  • text (Union[str, list[str], list[list[str]]], opcional) — La secuencia o lote de secuencias que se codificarán. Cada secuencia puede ser una cadena de caracteres o una lista de cadenas de caracteres (cadenas pre-tokenizadas). Si se pasa una entrada pre-tokenizada, establezca is_split_into_words=True para evitar ambigüedad con las entradas por lotes.
  • videos (Union[list[PIL.Image.Image], numpy.ndarray, torch.Tensor, list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor], list[list[PIL.Image.Image]], list[list[numpy.ndarray]], list[list[torch.Tensor]], ~video_utils.URL, list[~video_utils.URL], list[list[~video_utils.URL]], ~video_utils.Path, list[~video_utils.Path], list[list[~video_utils.Path]]], opcional) — Vídeo a preprocesar. Espera un único vídeo o un lote de vídeos con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan vídeos con valores de píxeles entre 0 y 1, establece do_rescale=False.
  • audio (Union[numpy.ndarray, torch.Tensor, collections.abc.Sequence[numpy.ndarray], collections.abc.Sequence[torch.Tensor]], opcional) — El audio o lote de audios que se va a preparar. Cada audio puede ser un array de NumPy o un tensor de PyTorch. En el caso de un array de NumPy/tensor de PyTorch, cada audio debe tener la forma (C, T), donde C es el número de canales y T es la longitud de la muestra del audio.
  • return_mm_token_type_ids (bool, kwargs) — Si se deben devolver los ids de tipo de token multimodal que indican las posiciones de los tokens multimodales de marcador de posición.
  • return_text_replacement_offsets (bool, kwargs) — Si se deben devolver los desplazamientos de caracteres para cada marcador de posición multimodal y su reemplazo.
  • return_tensors (str o TensorType, opcional) — Si se establece, devolverá tensores de un marco de trabajo específico. Los valores aceptables son:
    • 'pt': Devuelve objetos torch.Tensor de PyTorch.
    • 'np': Devuelve objetos np.ndarray de NumPy.
  • **kwargs (ProcessingKwargs, opcional) — Opciones de procesamiento adicionales para cada modalidad (texto, imágenes, videos, audio). Los parámetros específicos del modelo se enumeran arriba; consulte la clase TypedDict para obtener la lista completa de argumentos admitidos.

Dots3NoteFeatureExtractor

clase transformers.Dots3NoteFeatureExtractor

< >

( feature_size: int = 128sampling_rate: int = 16000padding_value: float = 0.0n_fft: int = 400hop_length: int = 160chunk_length: int = 60chunk_seconds: int | None = Nonereturn_attention_mask: bool = Falsedither: float = 0.0**kwargs )

Convierte las formas de onda mono de 16 kHz en fragmentos log-mel de la vista previa de notas de Dots 3.

Update on GitHub

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